車聯網助力新能源汽車充電路徑動態優化模型構建

Analysis of Optimization Strategies for Charging Routes of New Energy Vehicles Based on Internet of Vehicles Technology

Ding Mingliang Liu Hongwei ChangjiangPolytechnic College，Wuhan 43o074，China Abstract：TheInternetofVehicles（IoV）technologyprovidesreal-timedatasupportandintellgentdecision-makingcapabilis foroptimizingchargingroutesofnewenergyvehicles.Basedontheoperationalcharacteristicsofspecializedvehicles，acomprehensive frameworisestablishedinvolvingdataacqustionandprocessingmechanisms，dynamicouteplanngalgoriths，andchargingpile selectionstrategies，achievingimprovementsinchargingeficiencyandcostcontrol.Inurbansimulationenvironments，ratioal rhythmsareoptimizedthroughshedulingsystems，enhancingadaptabilityacrossmultiplescenaris.Thisoptimizationappoachnotonlyimprovesecoomicandoloicalecencyutalsooersefectiesupportforthintellientdevelopmentofurbnchgingfrastructure and transportation energy systems.

Key words：Internetof vehicles technology;New energy vehicles;Charging route optimization;Special-purpose vehicles

1前言

新能源汽車保有量不斷增長，帶動充電基礎設施和智能調度系統的快速發展。專用汽車在高頻作業場景中面臨路徑選擇不精準、能耗高與等待時間長等問題，而車聯網技術憑借實時通信與數據融合能力，為路徑優化提供了技術支撐。因此，構建具備多源信息融合、動態感知與邊緣協同特征的路徑規劃模型，成為提升充電效率與運營質量的重要方向。

2充電路徑優化問題提出

2.1專用汽車充電需求與場景分析

專用汽車在物流、環衛等領域應用廣泛，具備有高頻次、定時段、特定路線等特征，從而導致充電任務集中化、剛性化。因任務時間固定，充電需與作業窗口精準匹配，若延遲則會影響運營效率。電池容量越大、日里程越長，對充電速度和路徑精度要求就越高。在城市高密度區域運行時，充電樁資源競爭激烈，排隊等待時間

成為路徑規劃的重要變量。

2.2現有靜態路徑規劃局限

傳統路徑規劃依靜態地圖和預設算法，缺乏實時道路及充電樁狀態感知，導致充電路徑滯后低效。城市交通波動頻繁，固定路線難以應對突發擁堵或電樁臨時不可用的情況。現有靜態路徑規劃還忽略了充電功率差異、電價變化及排隊等因素，影響了充電效率。對于運營密度高、時效要求嚴的專用汽車來說，此規劃方式已無法滿足需求。

2.3車聯網技術賦能潛力

車聯網技術通過融合車輛感知系統、通信網絡與云端計算，實現了車輛與交通基礎設施、能源系統之間的實時信息共享。在新能源汽車優化充電路徑時，該技術可實時獲取交通擁堵狀況、充電樁使用狀態、電價變化及路況突變等多維數據，為充電路徑規劃提供動態輸入1。在專用汽車運營過程中，車聯網平臺還能基于車輛歷史運行數據進行模式識別，實現路徑預測與任務調度的前瞻性優化。通過車車協同與車路協同機制，可提升整體道路資源配置效率，降低重復等待與資源浪費。

3充電路徑優化策略規劃

3.1車聯網關鍵技術架構與優勢

車聯網由車載終端、道路傳感器、通信網絡和云端平臺組成。車載終端通過GNSS模塊、CAN總線、車載攝像頭等采集車輛運行、交通流量、路面狀況和能源消耗信息；道路傳感器用來收集路況數據。通信網絡保障低延遲傳輸，云端平臺負責數據融合、清洗與分析，支持路徑優化決策。車聯網技術的優勢在于可實時處理數據和智能決策，并通過邊緣計算篩選關鍵變量，降低傳輸負載，還能基于歷史數據預測擁堵和充電樁使用情況，實現前瞻性路徑優化。

3.2數據采集與處理機制

車聯網系統中，車載終端、道路傳感器和云平臺協同采集車輛運行、交通流量、路面狀況及能源消耗等數據。這些數據在城市交通環境中具有強時效性、高頻次、非結構化特點，需經邊緣計算節點初步處理，篩選關鍵變量，壓縮冗余信息，降低傳輸負載。處理后的數據通過高帶寬通信網絡上傳至云端平臺，進行融合、清洗與標簽化，為建模分析提供支持。整個機制需具備高可靠性、低延遲與自適應能力，確保為路徑優化模型提供實時決策依據。

3.3動態路徑規劃算法構建

動態路徑規劃算法需融合車輛電量、路段擁堵、充電樁占用率、電價浮動及任務約束等多種維度信息，采用多目標優化模型，結合啟發式搜索、圖神經網絡或深度強化學習等方法，適應復雜環境下的實時決策。路徑搜索中實時更新目標函數權重，通過預測模型評估潛在變化，避免短期最優影響整體效率[2。調度系統具備動態回退與局部修正能力，面對充電緊張或道路突發情況時，能快速重新規劃，保障任務完成。

3.4電樁選取與充電成本評估

在電樁選取時，需綜合考慮空閑狀態、輸出功率、支持車型、地理位置及電價政策等多種因素。針對專用汽車，不僅要關注距離，還要兼顧排隊時長與充電速率，形成綜合評價指標。成本評估要引人動態電價、服務費及時間敏感性等因子，分段分析不同場景費用。借助大數據分析，識別高峰與低谷時段，預測擁堵風險，提前規避高成本節點，以實現成本與效率的動態平衡，保障運營效率并控制充電成本。

4充電路徑優化策略實施與效果驗證

4.1仿真環境與數據源選取

構建高精度仿真環境需融合城市道路網、充電樁布局和車輛軌跡，模擬真實動態情景。從城市交通管理平臺接入交通數據后得到分時段流量等，通過車聯網平臺獲得充電樁狀態，并由車載終端記錄車輛運行數據。仿真平臺采用模塊化設計，支持多算法對比和場景切換以驗證策略。搭建仿真環境時要注重數據時空精度，確保模擬輸出有代表性和參考價值。

4.2案例分析與結果評估

案例評估選取具有代表性的專用車輛運營線路與充電任務，涵蓋城市主干道、次干道與偏遠區域等多種道路結構。在路徑優化策略應用前后，對比車輛總行駛距離、平均充電等待時間、單位能耗成本與任務完成時效等關鍵指標，評估策略的執行效果[3]。數據采集周期設置為高頻率短周期，確保可捕捉充電行為與交通狀態的瞬時變化。采用多組數據回測與交叉驗證方法，增強評估結果的穩定性與適用性。路徑優化前后的相關情況如表1、圖1和圖2所示。

表1路徑優化前后關鍵指標對比

4.3策略優化建議

基于仿真與評估結果的優化建議聚焦于算法、數據處理和系統協同三方面。算法上，需增強動態變量自適應調節與突發情況處理能力，實現路徑實時重構。在數據處理上，引入高效融合與篩選技術，提升邊緣節點對多源信息的處理能力[4]。系統設計上，強化車一樁一網信息共享與狀態同步，構建區域級協同調度平臺，提升資源利用效率。同時，探索多目標權重動態調整機制，適應不同任務需求，確保路徑優化在多場景下具備魯棒性和靈活性。

5對專用汽車運營模式的影響分析

5.1充電效率提升對運營節奏的促進

提升充電效率能縮短車輛非作業停留時間，使出勤間隔更緊湊，低效空置減少。在充電路徑優化的情況下，實現區域內車輛分布式補能，避免集中充電沖突，使運營節奏更均衡高效。充電時長與運行工時的協調性增強，運營計劃更靈活，車輛利用率也得到了提高，從而保障了全天任務的連續執行[5]。高效充電降低了因充電等待導致的調度延誤，實現了高峰期任務節點無縫銜接。動態調度機制實時響應運營計劃變動，自動匹配最優補能時機和地點，減少車輛集中駐留。持續優化充電效率，能推動車輛運營從靜態管理向動態調控轉變，建立更具節奏感和任務穩定性的專用車隊運作體系。

5.2成本優化對車輛調度策略的支持

充電成本的構成直接影響著專用車輛的運營預算安排，路徑優化策略可通過避開高電價區域與高峰排隊時段，以便有效控制單位行程的補能開銷[6]。在調度層面，引入動態成本反饋機制后，系統可根據實時費用波動調整調度優先級與執行時間段，實現經濟性與時效性的雙重保障。調度策略不再依賴固定成本模型，而是本身具備成本驅動的自適應調整能力，從而能保障運營目標的持續穩定實現。專用汽車運行區域與電價策略對比見表2。

表2專用汽車運行區域與電價策略對比表

數據來源：2024年中國新能源汽車充電基礎設施發展年報。

5.3用戶體驗與管理模式創新

車聯網路徑優化系統提升了補能精準性，推動了用戶交互變革，其智能充電預約、實時路徑提示和站點狀態預測功能，提高了信息透明度，使充電流程由被動變主動。管理上，平臺化調度系統結合大數據助力車隊實現一體化運營和能源統籌，調度流程標準化和任務分配智能化正取代傳統人工作業，提升管理效率。智能終端設備的普及讓駕駛員實時獲取最優路徑建議和電樁提醒，增強路徑執行可控性和響應速度。系統能依據駕駛行為和充電偏好進行個性化調整，實現精細化調度和定向引導。

6充電網絡資源協同與智能調度

6.1多源信息融合與實時狀態感知

實現新能源汽車充電路徑智能優化，需融合交通狀態、車輛運行數據、充電站資源、電力價格波動及環境因素等多元信息。因數據源存在異構性與時效性差異，需通過數據標準化與統一格式轉化，以實現平臺級集成管理。系統通過邊緣節點實時收集車輛定位、電量變化、路況與樁位占用情況，并在云端構建統一知識圖譜[7]。同時，借助圖結構關聯分析，快速識別潛在擁堵區、電樁排隊熱點與高電價區域，為路徑優化提供決策依據。該感知體系具備分鐘級刷新能力與故障自診斷模塊，確保信息傳遞及時、準確，為后端調度與路徑生成提供動態基礎數據支持。

6.2云端與邊緣協同計算架構設計

在高效率路徑優化系統中，云端與邊緣的協同架構極為關鍵。邊緣側負責前置計算和本地緩存，處理車輛即時路徑、短時交通預測及樁位分配等任務，有效降低核心平臺延遲[8]。云端則負責歷史數據歸檔、行為建模和大規模路徑仿真，支持策略級優化與區域調度統籌[9]。兩者通過5G或C-V2X通信協議高頻交互，利用消息中間件完成任務發布與狀態反饋，以及數據流與控制流獨立設計，確保調度命令的時效性和靈活性。在廣州南沙新能源汽車示范區，該模式部署在203個路側節點與2個云平臺上，邊緣處理占全流程決策任務的68% ，系統平均響應時延控制在1.9s內。

6.3智能調度系統架構與關鍵技術

深圳某城市物流運營平臺于2024年部署了車聯網路徑優化調度系統，服務1200臺車輛，涵蓋配送、環衛及工程作業。該系統由任務調度引擎、路徑優化模塊、能耗預測單元和實時反饋接口組成。調度引擎按主城區、高峰區、低負荷區分層，依據實時交通、電量和車輛工況動態分配任務[10]。路徑優化模塊采用深度強化學習算法，每 5min 更新路況數據，日均重構路徑42次。能耗預測單元基于歷史電流和速度數據建立非線性模型，誤差率控制在 ±3.1% 。系統支持橫向擴展，可接入2000+ 節點，展現出穩定高效的協同調控能力，適用于城市級大規模運營。

7結語

基于車聯網技術的新能源汽車充電路徑優化策略，能有效應對專用汽車高頻次、高時效性的充電需求，提升整體運營效率與資源利用水平。通過構建多源數據融合、動態調度算法與協同計算架構，不僅實現了成本控制與能耗降低，也為城市充電網絡科學布局提供了決策依據。隨著智能交通體系與能源基礎設施的深度融合，該優化模式在更多應用場景中具備推廣價值，未來將在區域協同、綠色出行與智能管理等方面展現出更強的延展性與發展潛力。

參考文獻：

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作者簡介：

丁明亮，男，1989年生，教研室主任，講師，研究方向為智能新能源汽車。

劉紅偉（通訊作者），男，1979年生，人工智能學院黨總支書記（院長），副教授，研究方向為雙創教育。